Індустрія розробки програмного забезпечення розвивається здоровими темпами. Очікується, що цього року вартістю 429.6 мільярдів доларів. За прогнозами, ця цифра зростатиме понад 11% на рік і становитиме понад 911 мільярдів доларів у 2028 році.
Багато різних факторів сприяють змінам, які спостерігаються на ринку розробки програмного забезпечення. Нові досягнення в аналітиці даних і безліч можливостей аутсорсингу внесли свій внесок.
Кмітливі розробники програмного забезпечення знаходять способи інтегрувати технологію аналізу даних у свої стратегії аутсорсингу. Це може допомогти їм розробляти нові програмні програми набагато ефективніше та з меншою структурою витрат.
Нижче наведено деякі творчі способи вплетення аналізу даних у підхід до аутсорсингу програмного забезпечення. Вони допоможуть вам отримати максимум від а компанія з розробки веб-додатків.
Використовуйте аналітику даних, щоб покращити Agile управління
Agile управління є дуже важливим аспектом сучасної веб-розробки. Близько 71% організацій заявили, що використовують Agile для управління проектами. Вони виявили, що це допомагає прискорити процес розробки програмного забезпечення та мінімізувати витрати на розробку.
Agile методології дуже корисні, незалежно від того, розробляєте ви програмні додатки самостійно або передаєте процеси на аутсорсинг. Однак важче використовувати правильні Agile-процеси, коли ви передаєте свої операції розробки на аутсорсинг.
Хороша новина полягає в тому, що існують способи ефективнішого використання Agile, якщо команда розробників передана на аутсорсинг, використовуючи великі дані. Одна з найважливіших речей, яку вам потрібно зробити, це забезпечити наявність надійної проектної документації. Великі дані можуть відігравати напрочуд важливу роль у концепції ваших документів.
Технологія аналізу даних може допомогти вам створити правильну структуру документації. Ви можете використовувати інструменти аналізу даних для перевірки архівів Agile-документації з відкритим вихідним кодом від інших розробників. Ви також можете оцінити ефективність різних кроків у своєму проекті та налаштувати свою документацію відповідно до результатів. Це може бути особливо корисно, якщо ви використовуєте Agile для створювати програми IoT.
Використовуйте технологію штучного інтелекту, щоб оцінити продуктивність віртуальних членів команди
Моніторинг продуктивності членів команди дуже важливий для компаній, що розробляють програмне забезпечення. Це також стало складнішим, оскільки члени команди стають більш спеціалізованими та географічно розподіленими.
На щастя, правильна технологія може бути неоціненною, коли справа доходить до моніторингу продуктивності професіоналів з розробки програмного забезпечення. Існує багато інструментів штучного інтелекту, які допомагають контролювати продуктивність віддалених команд.
Ці інструменти базуються на ряді важливих показників, таких як:
- Кількість годин, протягом яких члени команди ввійшли в інтерфейс команди
- Кількість помилок, які робить член команди
- Середній час, який витрачається кожним працівником на виконання певного завдання
- Кількість скарг, які члени команди отримали від своїх колег
- Загальні відгуки клієнтів про проекти, над якими працювали різні члени команди
- Загальний показник успішності різних проектів, у які внесла внесок особа
Інструменти моніторингу співробітників AI можуть використовувати всі ці дані для оцінки ефективності кожного члена команди. Ці програми не просто відстежують загальну продуктивність члена команди. Вони також можуть зробити неймовірно тонкі уявлення про свої сильні та слабкі сторони. Ці алгоритми штучного інтелекту можуть визначити, з якими типами проектів члени команди справляються найкраще.
Вони можуть використовувати складні алгоритми прогнозної аналітики, щоб прогнозувати ймовірність успіху члена команди, працюючи над конкретним програмним проектом у майбутньому. Оскільки алгоритми штучного інтелекту стануть більш досконалими, вони зможуть ще краще спостерігати за внеском членів команди.
Знайдіть новий відкритий вихідний код, щоб спростити розробку
Відкритий вихідний код дуже важливий для розробки програмних додатків. Низка нових інструментів для аналізу даних спростила пошук такого типу коду на таких сайтах, як GitHub.
Ви повинні переконатися, що ці інструменти аналізу даних доступні для аутсорсингових команд розробників. Ви не матимете достатнього контролю над їхніми методами розробки, тому було б гарною ідеєю переконатися, що вони мають усі інструменти, необхідні для ефективнішого виконання завдань та підвищення якості їхньої роботи.
- Ad
- AI
- алгоритми
- ВСІ
- аналітика
- додаток
- Розробка додатка
- застосування
- навколо
- штучний інтелект
- автоматичний
- КРАЩЕ
- Мільярд
- клієнтів
- код
- Компанії
- скарги
- зміст
- внесок
- Креатив
- дані
- Analytics даних
- видобуток даних
- розвивати
- розробників
- розробка
- документація
- Рисунок
- Рамки
- майбутнє
- Загальне
- GitHub
- добре
- Рости
- Зростання
- HTTPS
- ідея
- промисловість
- розуміння
- Інтелект
- КАТО
- IT
- управління
- ринок
- члени
- Метрика
- Mining
- моніторинг
- новини
- відкритий код
- операції
- Інше
- Аутсорсинг
- продуктивність
- підключати
- Прогностична аналітика
- професіонали
- проект
- управління проектом
- проектів
- якість
- сайти
- So
- Софтвер
- розробка програмного забезпечення
- успіх
- Технологія
- Майбутнє
- Проекти
- час
- Віртуальний
- Багатство
- Ткати
- Web
- вартість
- рік
